Urgensi Akses Air Minum Layak
Setiap manusia membutuhkan air. Menjaga kebersihan, mencuci, menyiapkan makanan, minum, dan sanitasi membutuhkan antara 20 dan 100 liter air setiap hari (Howard et al., 2020). Kondisi air yang dikonsumsi harus layak atau tidak tercemar. Kurangnya akses terhadap air minum dan sanitasi layak dapat menyebabkan berbagai penyakit seperti pneumonia, anemia, diare kronis, infeksi saluran cerna, dan lainnya (United Nations Children’s Fund (UNICEF), 2008). Hampir dua miliar orang di seluruh dunia tidak memiliki akses ke air minum yang memadai (World Health Organization (WHO), 2019).
Penuntasan masalah akses terhadap air minum layak diangkat dalam Sustainable Development Goals (SDGs) poin 6.1:
"Pada tahun 2030, seluruh penduduk dunia memiliki akses yang universal dan merata terhadap air minum yang aman dan terjangkau".
Peran Penyediaan Data yang Granular dan Up-to-Date
Untuk mempercepat peningkatan akses air minum layak di Indonesia, data yang granular dan up-to-date sangat berperan dalam proses perencanaan dan pemantauan akses air minum layak.
1. Proyek Strategis Nasional
Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2020 Tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional Tahun 2019-2024 menetapkan indikasi pendanaan sebesar Rp 123,4 triliun untuk pembangunan infrastruktur air leding perpipaan untuk 10 juta sambungan rumah tangga. Data aktual dengan georeferensi atau lebih terperinci hingga tingkat rumah tangga diperlukan untuk menentukan rumah tangga yang paling membutuhkan akses air minum (Ajisegiri et al., 2019).
2. Dana Desa
Menurut Peraturan Menteri Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi No. 8 Tahun 2022, pemerintah desa membutuhkan data yang lebih rinci untuk mengevaluasi pengelolaan air minum masyarakat desa. Ketersediaan data di tingkat desa dapat membantu dalam perencanaan dan evaluasi penggunaan dana desa.
3. Rencana Aksi Daerah
Pemerintah kabupaten/kota juga harus melakukan evaluasi dan pemantauan realisasi anggaran berdasarkan data setidaknya dua kali setahun untuk melaksanakan Rencana Aksi Daerah Air Minum dan Pengelolaan Lingkungan (RAD AMPL).
Kondisi Data Saat Ini
Saat ini, data official tentang akses air minum layak diperoleh dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS). Metode ini tidak hanya membutuhkan banyak sumber daya dan biaya, tetapi juga hanya dapat tersedia di tingkat kabupaten/kota dan diupdate hanya sekali setahun. Oleh karena itu, sulit untuk mengevaluasi Rencana Aksi Daerah Air Minum dan Pengelolaan Lingkungan dengan data SUSENAS dan menentukan lokasi mana yang paling penting untuk akses air minum.
Pemanfaatan Big Data Geospasial Multisumber
Sebaliknya, big data geospasial multisumber memiliki keunggulan dalam pengumpulan data yang cepat, mudah, murah, dan memberikan tingkat penyajian yang lebih granular, serta frekuensi update yang lebih cepat. Dengan demikian, big data geospasial multisumber dapat berfungsi sebagai sumber data alternatif untuk melengkapi keterbatasan data SUSENAS.
Data geospasial yang memiliki elemen kewilayahan seperti koordinat, alamat, kode pos, dan lainnya yang sangat besar atau melebihi kapasitas sistem komputasi individual saat ini disebut sebagai big data geospasial (Lee & Kang, 2015). Big data geospasial termasuk citra satelit hasil penginderaan jauh, Unmanned Aerial Vehicle/drone, point of interest, mobile positioning device, dan lainnya.
Data yang Digunakan
Pada penelitian ini menggunakan variabel big data geospasial dari berbagai jenis data seperti citra satelit, point of interest (POI), dan big data geospasial lainnya yaitu: relative wealth index.
Metodologi
Hasil Pemetaan Akses Air Minum Layak
Dalam kajian ini didapatkan dua pendekatan dalam memetakan akses air minum layak yaitu pendekatan machine learning dan multi-criteria decision analysis yang diimplementasikan ke dalam map dashboard.
Berikut merupakan map dashboard yang dihasilkan beserta form evaluasi dashboard.
Visit Map Dashboard Akses Air Minum LayakEvaluasi DashboardDesa Prioritas
Dengan menggunakan model machine learning yang sama, dilakukan updating menggunakan data pada tahun 2022. Selanjutnya, didapatkan grid-grid pada desa yang memerlukan perhatian lebih dalam meningkatkan akses air minum layak. Berikut ditampilkan daftar desa prioritas peningkatan akses air minum layak di Provinsi Jawa Barat.
Kode |
Kabupaten/Kota |
Kecamatan |
Desa |
Estimasi AAML (%) |
ID3202010001 |
Sukabumi |
Ciemas |
Cibenda |
79.48 |
ID3202060001 |
Sukabumi |
Tegal Buleud |
Sumberjaya |
79.79 |
ID3202060006 |
Sukabumi |
Tegal Buleud |
Nangela |
79.94 |
ID3203030008 |
Cianjur |
Cidaun |
Cimaragang |
78.11 |
ID3203030009 |
Cianjur |
Cidaun |
Gelarpawitan |
77.65 |
ID3203030010 |
Cianjur |
Cidaun |
Neglasari |
79.48 |
ID3203030011 |
Cianjur |
Cidaun |
Cibuluh |
77.89 |
ID3203030012 |
Cianjur |
Cidaun |
Puncakbaru |
76.62 |
ID3203040001 |
Cianjur |
Naringgul |
Cinerang |
77.61 |
ID3203040002 |
Cianjur |
Naringgul |
Wangunjaya |
78.21 |
ID3203040003 |
Cianjur |
Naringgul |
Mekarsari |
76.96 |
ID3203040004 |
Cianjur |
Naringgul |
Wangunsari |
78.09 |
ID3203040005 |
Cianjur |
Naringgul |
Malati |
77.94 |
ID3203040006 |
Cianjur |
Naringgul |
Sukamulya |
76.49 |
ID3203040007 |
Cianjur |
Naringgul |
Naringgul |
77.74 |
ID3203040008 |
Cianjur |
Naringgul |
Wanasari |
78.39 |
ID3203040009 |
Cianjur |
Naringgul |
Sukabakti |
77.71 |
ID3203040010 |
Cianjur |
Naringgul |
Balegede |
79.16 |
ID3203040011 |
Cianjur |
Naringgul |
Margasari |
79.75 |
ID3203051002 |
Cianjur |
Cikadu |
Sukaluyu |
79.71 |
ID3203051003 |
Cianjur |
Cikadu |
Mekarlaksana |
77.59 |
ID3203051004 |
Cianjur |
Cikadu |
Cikadu |
78.39 |
ID3203051007 |
Cianjur |
Cikadu |
Cisaranten |
78.92 |
ID3203051008 |
Cianjur |
Cikadu |
Sukamulya |
79.7 |
ID3203071010 |
Cianjur |
Cijati |
Sukamaju |
79.44 |
ID3203100018 |
Cianjur |
Pagelaran |
Sukamaju |
79.12 |
ID3205010006 |
Garut |
Cisewu |
Sukajaya |
79.61 |
ID3205010007 |
Garut |
Cisewu |
Cikarang |
78.74 |
ID3205010008 |
Garut |
Cisewu |
Pamalayan |
79.96 |
ID3205010009 |
Garut |
Cisewu |
Cisewu |
79.64 |
ID3205010010 |
Garut |
Cisewu |
Girimukti |
76.97 |
ID3205010011 |
Garut |
Cisewu |
Nyalindung |
79.84 |
ID3205010012 |
Garut |
Cisewu |
Karangsewu |
76.91 |
ID3205010014 |
Garut |
Cisewu |
Panggalih |
79.61 |
ID3205011001 |
Garut |
Caringin |
Cimahi |
79.98 |
ID3205011004 |
Garut |
Caringin |
Caringin |
79.28 |
ID3205011005 |
Garut |
Caringin |
Sukarame |
79.91 |
ID3205011006 |
Garut |
Caringin |
Samudrajaya |
79.29 |
ID3205020001 |
Garut |
Talegong |
Selaawi |
76.62 |
ID3205020003 |
Garut |
Talegong |
Mekarmulya |
79.66 |
ID3205020005 |
Garut |
Talegong |
Sukamaju |
76.97 |
ID3205020007 |
Garut |
Talegong |
Mekarwangi |
76.62 |
ID3205031005 |
Garut |
Mekarmukti |
Mekarsari |
79.87 |
ID3205060009 |
Garut |
Cikelet |
Girimukti |
79.63 |
ID3205060011 |
Garut |
Cikelet |
Awassagara |
79.57 |
ID3205070006 |
Garut |
Pameungpeuk |
Bojong |
79.92 |
ID3205080005 |
Garut |
Cibalong |
Maroko |
79.57 |
ID3205080007 |
Garut |
Cibalong |
Simpang |
79.97 |
ID3205080009 |
Garut |
Cibalong |
Mekarmukti |
79.78 |
ID3205090004 |
Garut |
Cisompet |
Cikondang |
79.7 |
ID3205090009 |
Garut |
Cisompet |
Margamulya |
78.52 |
ID3206010015 |
Tasikmalaya |
Cipatujah |
Sukahurip |
78.89 |
ID3206080002 |
Tasikmalaya |
Bojonggambir |
Bojongkapol |
79.18 |
ID3207130001 |
Ciamis |
Cidolog |
Jelegong |
79.45 |
ID3207130006 |
Ciamis |
Cidolog |
Sukasari |
79.45 |
Evaluasi Dashboard
evaluasi